AI大模型安全挑战与防护技术解析：多方协同构建安全机制

文章分析了AI大模型在数据收集、训练、部署阶段面临的安全挑战，包括数据投毒、后门攻击、模型窃取等风险，并提出联邦学习、差分隐私、可信执行环境等隐私保护技术，以及模型水印、可验证技术等安全防护方案。强调需构建涵盖数据安全、模型安全、应用安全的内生安全防护体系，通过多方协同推动安全大模型发展。